“筚路蓝缕，以启山林”，启林的发展历程，也和它的名字一样，成立于2015年的启林投资，在6年多时间里，积极进取不断开拓，至今已经发展成为团队人员90人，管理规模300亿的量化龙头之一。
启林的发展，离不开它的创始人王鸿勇先生，一名由物理学专家成功转型的私募老总，充满传奇色彩。王鸿勇是中国科学技术大学物理学士，北京大学物理学硕、博士，德国亥姆霍兹研究所博士后，也是上海青年东方学者，曾任上海大学副教授，曾在物理学顶级期刊PRL上发表过3篇论文，是一名不折不扣的物理学专家！
在近日“中信建投走进顶级资产管理人”的活动中，王鸿勇先生做了题为《全频段多策略的量化投资时代》精彩报告，深入浅出地介绍了量化投资，反响十分热烈。
量化投资凭借着优秀的策略表现，日益受到投资者关注，大家也逐渐认识了量化这种“由计算机作投资决策”的高科技方法。但是什么是量化，为什么选择量化，怎么选择量化等等根本性问题，其实不要说普通投资者，即使从业人员也未必都能讲清楚。
因此，我们将王鸿勇总本次演讲内容的精华分享给大家，希望大家能借此对量化投资的理解更进一步。
1
投资最本质的东西？
王鸿勇：投资最本质的东西，就是投资可以分为被动投资和主动投资。
被动投资：也叫指数投资，是一种频率最低的投资方法，也是一种非常有效的投资方法，如果大家了解美国过去十年，指数投资盛行，巴菲特跑不赢标普500指数。指数投资为什么有效？第一指数包含了很多优秀的公司，且通过成分股替换实现优胜劣汰，第二是指数是天然的分散化投资。
主动投资：如果你相信有人可以战胜指数，战胜指数的方法可能是通过主观选股，也可能是通过量化，获取超过指数的收益（也叫Alpha收益），那这就是主动投资。但是，Alpha本质是零和甚至负和博弈。公募、游资、散户、量化，都是来博弈的。目前A股还是比较好的Alpha的土壤，过去5年里，头部量化机构能够获得大约30%左右的年化超额，美国可能5%都很难。
2
为什么会有Alpha？
王鸿勇：做投资其实就是预测股价，在预测这个层面上，并没有哪种方法好或不好，只是大家信仰的方法不一样。
Alpha的本质：我们预测未来股价，如果预测对了，我们就会有Alpha。预测可以是单个股票，也可以是组合；可以是长期预测，也可以是短期预测。在预测这个层面上，没有哪种方法好或不好，只是大家信仰的预测方法不一样。当然有了预测，还要有交易，交易层面上量化机构有一些相对优势。
为什么会有Alpha：首先是利用人性的弱点，人性好赌，追涨杀跌；第二是信息不对称，如果你掌握更多信息，决策的成功率就会提升，量化具有数据收集处理优势，能一定程度消除信息不对称；第三是交易能力的优势，这包括交易的速度，交易的价格和能否隐藏自己的交易意图，交易能力越到后期，越会成为量化投资机构业绩的重要的因素。
Alpha的长期趋势：Alpha长期必然下降，这会是个缓慢的过程，且下降过程会波动，而并非是稳定的数值。Alpha的获取是一个博弈的过程，市场在变，竞争对手也在变，大家都会不断迭代，所以波动和变化是常态。
3
我对量化的信仰从何而来？
王鸿勇：认识到自己的无知，是获得正确认知的开始。我信仰量化，其实是信仰背后的大数定律。
如果你只买了一支股票，过了半年，这只股票股价涨了很多，到底是你能力强还是你运气好？
这就是幸存者偏差的问题，只看到了某种结果，而忽视了过程的很多信息。我们基于少量数据认知的东西到底对不对？答案很可能见仁见智。
为什么量化不容易陷入幸存者偏差？
因为量化是通过大量预测来做，就避免了幸存者偏差的问题。越是高频的策略，因为统计的样本更多，越不容易陷入幸存者偏差，我对结果的信心就更多。我信仰量化，其实是信仰大数定律！
4
多频段多策略
王鸿勇：量化投资走进了新时期，我理解这会是多频段多策略时期，不局限于单一策略或频段。
我们的预测主要频段小于1个月，1天以内我们算作高频，1-5天中高频，5-30天我们内部叫中低频，每个频段我们都会用不同的方法论。
高频领域，我们全是用机器学习，因为人工智能在非线性大数据领域拥有无可比拟的优势，能找到人类想不出来的规律，就像围棋AlphaGO颠覆式的创新走法，但是机器学习的过拟合风险很大，过拟合会导致历史回测好而实盘效果差，所以需要提高更大的样本量，所以天然适合高频领域，因为高频领域样本量更大。
越低频领域，我们就会越容易出现幸存者偏差，因为没有足够多样本支持，这时候你还信不信仰它，本质上是个很主观的认知。假设1年预测一次，10年只有10个样本，历史上这个策略赚钱，那么你还是否有信心相信它未来继续赚钱？你一定会想背后的逻辑是什么，这个逻辑在未来是否可复制，当你这样想的时候，你就不再是客观的了，你是比较主观的了。
所以，主观和量化也不是非此即彼，中间有很多融合的地方。越偏低频，越偏主观，越在基本面数据和事件数据上投入大；越高频，越在算法算力上投入，中间则有很多融合的地方。
5
看好中证1000指数增强策略
王鸿勇：对于指数的选择，越偏全市场的指数，收益也越高，个人更看好中证1000指数增强策略。
指数涨跌预测很难：很多东西是很难研究的，比如在指数的涨跌和风格的择时，大家观点争议很大，说明这个问题很难，无论预测大盘还是风格都很难。我个人认为，如果非要择时，可能均值回归好一点，就是跌多了会涨，涨多了会跌，当然这也只是一种可能性。
超额收益更看好中证1000：目前全市场共有4000多只股票，沪深300在头部，中证500在颈部，中证1000放在全市场来看，也是偏大的，在胸部位置。对于我们的模型来说，其实是越偏全市场，可投资空间越大，长期来看，超额收益也就越强，所以我个人更看好1000指数，并且它阶段性的也是比较低的位置。
6
高夏普的标签
王鸿勇：我们的标签，至少目前，依然是高夏普的标签。
规模、收益、波动，不可能三个都要，这投资中的不可能三角。要了规模和收益，波动就要放开；要了收益和波动，规模就不能很大。
要想扩展不可能三角的边界就要不断研发更好的策略。所以量化就是需要持续投入，持续进行策略迭代，所以我们着力打造工厂式流水线式的策略迭代平台。
我们的策略有严格的上线流程，通过开发、预测、评价后，我们会模拟预观测3个月左右，过拟合问题无解，所以我们一定要用真实的未来作为真实的样本外，只有模拟预观测没有问题，我们才会小规模实盘。
我们的标签，至少目前，希望是高夏普的标签。实现的方法一是策略多一些，相关性低一些，二是风控严格一些。我们目前储备了一些风格行业择时的策略，但目前还暂时不计划上线，这类策略频率较低，我们倾向于用有偏逻辑的方法做，而不太会用机器学习策略来做。
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